文档介绍：分类号:密级:
U D C: 编号:
工学博士学位论文
侧扫声纳图像分割算法研究
博士研究生:王雷
指导教师:叶秀芬教授
学科、专业:模式识别与智能系统
哈尔滨工程大学
2013 年 03 月
分类号:密级:
U D C :编号:
工学博士学位论文
侧扫声纳图像分割算法研究
博士研究生:王雷
指导教师:叶秀芬
学位级别:工学博士
学科、专业:模式识别与智能系统
所在单位:自动化学院
论文提交日期:2013 年 03 月 15 日
论文答辩日期:2013 年 05 月 16 日
学位授予单位:哈尔滨工程大学
Classified Index:
:
A Dissertation for the Degree of
Research on the side-scan sonar image
segmentation algorithm
Candidate: Wang Lei
Supervisor: Ye Xiufen
Academic Degree Applied for: Doctor of Engineering
Specialty: Pattern Recognition and Intelligent System
Date of Submission: ,2013
Date of Oral Examination: ,2013
University: Harbin Engineering University
哈尔滨工程大学
学位论文原创性声明
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作者(签字):
日期: 年月日
哈尔滨工程大学
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作者(签字): 导师(签字):
日期:年月日年月日
侧扫声纳图像分割算法研究
摘要
侧扫声纳自诞生以来在民用和军事领域均得到了广泛应用。随着计算机技术的迅猛
发展及数字化的侧扫声纳出现,侧扫声纳图像目标的自动分割和自主识别技术促进了水
下智能设备的发展。由于水下复杂环境和其他因素影响,侧扫声纳图像具有噪声污染严
重,对比度差等特点。研究人员利用各种预处理方法对侧扫声纳图像进行处理,并研究
各种分割算法对侧扫声纳图像进行分割,取得了一定的成果,但依然没有一种成熟的方
法。在实际的侧扫声纳图像分割应用中,对算法的稳定性、分割精度和分割速度有着不
同的要求。本文深入研究模糊聚类算法和水平集算法改进方法,提高分割精度和算法的
稳定性。同时提出改进的分层马尔科夫模型分割算法和利用辅助信息的特定目标分割算
法,实现对侧扫声纳图像快速准确分割。通过阅读大量文献,对国内外现状的分析,确
定了本文的主要工作:
(1)对侧扫声纳图像预处理方法进行研究。通过对侧扫声纳数据进行解码,在原
始数据的基础上,提出航向角优化模型和航向角校正算法。对图像进行几何校正,并建
立了图像坐标和地球坐标的转换规则。对灰度校正方法进行了研究,进一步提高图像质
量。对侧扫声纳图像的纹理描述方法进行了介绍,并提取了侧扫声纳图像的 GMRF 纹
理和 Gabor 纹理。对侧扫声纳图像滤波算法进行研究,提出一种改进的 BEMD 的图像
滤波算法。为后续的分割工作开展打下基础。
(2)对基于聚类的侧扫声纳图像分割算法进行研究。利